【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及心理健康监控，尤其是一种多元数据的心理异常预警方法、系统和存储介质。
技术介绍
1、当前社会中，各年龄段居民均面临心理健康问题的困扰，尤其青少年心理健康问题日益凸显，学生心理健康受到学校、家长和社会各界的广泛关注。
2、现阶段心理健康或心理异常的评估都是通过传统接触式方法——谈话、咨询或量表等方式进行。但是，被评估者会刻意隐藏或掩饰内心真实想法。这种情况的存在就会导致传统评价方式不够准确。
技术实现思路
1、为了克服上述现有技术中接触式心理评估不够准确的缺陷，本专利技术提出了一种多元数据的心理异常预警方法。
2、本专利技术提出的一种多元数据的心理异常预警方法，包括以下步骤：
3、s1、以幸福感分数为纵坐标，以心理病态等级为横坐标绘制二元坐标系作为评估模型，令四象限分别对应四种心理状态，第一象限为完全心理健康者，第二象限为有症状但自我满足者，第三象限为易感者，第四象限为完全病态者；
4、s2、获取监测对象的幸福感分数和心理病态等级...
【技术保护点】
1.一种多元数据的心理异常预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的多元数据的心理异常预警方法，其特征在于，幸福感分数为生活满意度得分和情绪得分之和；生活满意度得分为评估用户对生活满意度的指标，情绪得分用于评估用户的积极情绪和消极情绪比例。
3.如权利要求2所述的多元数据的心理异常预警方法，其特征在于，情绪得分通过视频监控获得，针对连续时间内的视频监控，获取用户积极情绪持续比例与消极情绪持续比例的差值作为情绪得分；
4.如权利要求3所述的多元数据的心理异常预警方法，其特征在于，心理病态等级通过心理病态打分模型基于用...
【技术特征摘要】
1.一种多元数据的心理异常预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的多元数据的心理异常预警方法，其特征在于，幸福感分数为生活满意度得分和情绪得分之和；生活满意度得分为评估用户对生活满意度的指标，情绪得分用于评估用户的积极情绪和消极情绪比例。
3.如权利要求2所述的多元数据的心理异常预警方法，其特征在于，情绪得分通过视频监控获得，针对连续时间内的视频监控，获取用户积极情绪持续比例与消极情绪持续比例的差值作为情绪得分；
4.如权利要求3所述的多元数据的心理异常预警方法，其特征在于，心理病态等级通过心理病态打分模型基于用户的消费数据、行为数据和情绪变化进行预测；情绪变化为视频监控中监测对象的情绪得分的变化趋势。
5.如权利要求4所述的多元数据的心理异常预警方法，其特征在于，心理病态打分模型由基础模型对学习样本进行机器学习获得，基础模型为神经网络模型，学习样本为{消费数据、行为数据和情绪变化；心理病态等级}；
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